ML4AG - Supercalculateur IA pour l’agriculture durable

Aujourd’hui, le marché des calculateurs embarqués dédiés à l’intelligence artificielle et aux réseaux neuronaux est largement dominé par quelques grandes entreprises internationales. Pour les réseaux de grande envergure, comme ceux utilisés par Ecorobotix, un seul fournisseur détient actuellement une position quasi-monopolistique. Cette concentration entraîne des coûts élevés, impactant le prix final des machines, tout en posant un risque sur la sécurité d’approvisionnement de ces composants. Cette dépendance ne concerne pas uniquement Ecorobotix, mais touche l’ensemble des entreprises exploitant l’IA embarquée dans des applications nécessitant rapidité et précision. Toutefois, de nouvelles alternatives émergent, offrant des solutions potentiellement plus économiques et moins énergivores. Il est donc essentiel de les étudier, les évaluer et contribuer à leur visibilité afin de diversifier les options disponibles.

L’objectif principal de ce projet est de remplacer le calculateur embarqué actuel par une alternative récemment apparue sur le marché, afin de proposer une concurrence au fournisseur quasi-monopolistique des puces d’IA embarquée haute performance, Nvidia. Cette alternative est développée par SIMA.ai, une entreprise qui affirme offrir des performances équivalentes aux processeurs les plus puissants du marché, tout en étant capable d’exécuter les mêmes réseaux neuronaux que son principal concurrent. Il est donc essentiel de tester et valider ces performances pour s’assurer que cette solution peut rapidement se substituer à l’existant, ce qui constitue le cœur du projet.

Le MLSoC de SiMa représente une alternative prometteuse pour remplacer le calculateur embarqué des produits actuels de Ecorobotix. Toutefois, son niveau de maturité reste insuffisant pour une intégration industrielle. Les tests menés dans ce projet montrent que l’accélérateur neuronal de SiMa dépasse les performances des puces Nvidia, leader de l’IA embarquée. Cependant, des limitations apparaissent notamment en matière de support des opérateurs utilisés dans les réseaux neuronaux et de gestion de la mémoire. Ces problèmes deviennent critiques lorsqu’il s'agit de déployer des modèles exigeants, comme ceux dédiés à la segmentation sémantique.

Un appel à projets destiné aux entreprises pour stimuler leur innovation, leur compétitivité et leur durabilité

Le projet décrit ci-dessus fait partie d'un appel à projets extraordinaire intitulé "Innovation, compétitivité et durabilité", lancé par le domaine Ingénierie et Architecture de la HES-SO. Ces fonds sont destinés aux professeur-es proches des sociétés de services et d'entreprises suisses. Les hautes écoles concernées par cet appel à projets sont :

• HE-Arc Ingénierie ;
• Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg - HEIA-FR ;
•  Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève (HEPIA) ;
• HES-SO Valais-Wallis - Haute Ecole d'Ingénierie - HEI ;
• Haute Ecole d'Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud - HEIG-VD ;
• CHANGINS - Haute école de viticulture et œnologie.